VideoMarkBench

我们的视频数据集是使用三种最先进的视频生成模型生成的：Stable Video Diffusion、Sora和Hunyuan Video。该数据集涵盖了三种不同的视频风格：现实、卡通和科幻。

Our video dataset was generated using three state-of-the-art video generation models: Stable Video Diffusion, Sora, and Hunyuan Video. This dataset covers three distinct video styles: realistic, cartoon, and sci-fi.

原始信息汇总

VideoMarkBench 数据集概述

数据集来源

• 使用三种先进的视频生成模型生成：
  • Stable Video Diffusion
  • Sora
  • Hunyuan Video

视频风格

• 包含三种不同的视频风格：
  • 现实主义风格
  • 卡通风格
  • 科幻风格

数据集下载

• 下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/zhengyuanjiang/videomarkbench/data

扰动方法

• 包含两种白盒扰动、两种黑盒扰动和八种常见视频扰动：
  • WEvade：针对视频水印的白盒扰动方法（扩展自图像水印攻击）
  • Square Attack：基于分数的黑盒扰动方法（适配视频水印）
  • Triangle Attack：基于标签的黑盒扰动方法

水印聚合策略

• 实现多种从视频帧解码水印（logits）的聚合策略

视频质量评估

• 使用VideoMetricEvaluator进行视频质量测量

引用

bibtex @article{jiang2025videomarkbench, title={VideoMarkBench: Benchmarking Robustness of Video Watermarking}, author={Jiang, Zhengyuan and Guo, Moyang and Li, Kecen and Hu, Yuepeng and Wang, Yupu and Huang, Zhicong and Hong, Cheng and Gong, Neil Zhenqiang}, journal={arXiv preprint}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在数字媒体安全领域，VideoMarkBench数据集的构建采用了前沿的视频生成技术，通过Stable Video Diffusion、Sora和Hunyuan Video三种先进的视频生成模型，生成了包含真实、卡通和科幻三种不同风格的视频内容。这一构建过程不仅体现了技术的前瞻性，还确保了数据集的多样性和广泛适用性，为视频水印技术的鲁棒性评估提供了坚实的基础。

特点

VideoMarkBench数据集以其全面的扰动类型和多样化的视频风格脱颖而出。该数据集整合了两种白盒、两种黑盒以及八种常见的视频扰动方法，为研究者提供了一个全面评估视频水印鲁棒性的平台。其独特的视频风格覆盖和丰富的扰动类型，使得该数据集在视频水印技术的研究中具有重要的参考价值。

使用方法

VideoMarkBench数据集的使用方法设计科学且高效，研究者可通过下载数据集并利用提供的代码库进行水印鲁棒性评估。数据集中的扰动方法和聚合策略为研究者提供了灵活的测试环境，支持对视频水印技术在不同场景下的性能进行深入分析。通过引用相关的论文和工具，研究者可以进一步扩展数据集的应用范围，推动视频水印技术的发展。

背景与挑战

背景概述

VideoMarkBench数据集由Zhengyuan Jiang等研究人员于2025年提出，旨在为视频水印技术的鲁棒性评估提供标准化基准。该数据集依托Stable Video Diffusion、Sora和Hunyuan Video三类前沿视频生成模型，构建了包含写实、卡通与科幻三种风格的多样化视频样本。作为首个系统性评估视频水印抗干扰能力的开源基准，其通过整合白盒攻击、黑盒攻击及常见视频扰动等十二种测试场景，推动了多媒体内容保护领域的方法创新与性能验证。

当前挑战

视频水印技术面临对抗样本攻击时存在脆弱性瓶颈，WEvade等白盒攻击方法通过跨模态迁移对帧间一致性构成威胁，Square Attack与Triangle Attack等黑盒攻击则需解决视频时序特征的适配难题。数据集构建过程中，研究团队需平衡生成模型的多样性覆盖与版权合规风险，同时设计具有判别力的质量评估指标以区分水印失真与内容失真。多帧水印聚合策略的优化亦是提升检测准确率的关键技术挑战。

常用场景

经典使用场景

在数字媒体安全领域，VideoMarkBench数据集为视频水印技术的鲁棒性评估提供了标准化平台。该数据集通过整合Stable Video Diffusion、Sora和Hunyuan Video三大前沿生成模型产出的多样化视频内容，涵盖现实、卡通与科幻三种风格，成为验证水印算法抗攻击能力的基准测试环境。研究者可基于其内置的十种扰动类型（包括WEvade白盒攻击和Square Attack等黑盒方法），系统分析不同水印方案在帧聚合策略下的生存性表现。

实际应用

在影视版权保护实践中，VideoMarkBench支持流媒体平台对水印系统进行预部署压力测试。基于其提供的三角攻击等评估模块，企业可模拟盗版者常见的重编码、裁剪等侵权行为，优化水印嵌入策略。该数据集还被应用于司法鉴定领域，通过量化不同水印方案在对抗攻击下的存活率，为数字证据的法律效力评估提供技术依据。